Nghiên Cứu Hệ Thống Dữ Liệu Ký Hiệu Việt Nam Tại Đại Học Thái Nguyên

• Người hướng dẫn: TS. Phùng Trường Nghĩa
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Nghiên Cứu Hệ Thống Dữ Liệu Ký Hiệu Việt Nam Tại Đại Học Thái Nguyên
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Thái Nguyên

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGÔN NGỮ KÝ HIỆU VIỆT NAM
• 1.1. Khái niệm và vai trò của ngôn ngữ ký hiệu
• 1.2. Đặc điểm ngôn ngữ học của ngôn ngữ ký hiệu
• 1.3. Ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam
• 1.4. Phân loại và nhận dạng
• 2. CHƯƠNG 2: GĂN TAY CẢM BIẾN
• 2.1. Cảm biến gia tốc
• 2.2. Mô hình găng tay cảm biến
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG NGÔN NGỮ KÝ HIỆU VIỆT NAM DÙNG GĂN TAY CẢM BIẾN VÀ ỨNG DỤNG
• 3.1. Tập dữ liệu nhận dạng
• 3.2. Thuật toán phân loại và nhận dạng
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Hệ Thống Dữ Liệu Ký Hiệu Việt Nam 55 ký tự

Nghiên cứu về Hệ Thống Dữ Liệu Ký Hiệu Việt Nam là một lĩnh vực quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh Đại học Thái Nguyên hướng tới phát triển các ứng dụng công nghệ hỗ trợ cộng đồng. Ngôn ngữ ký hiệu đóng vai trò thiết yếu trong giao tiếp của người khiếm thính, cho phép họ tiếp cận thông tin và hòa nhập xã hội. Việc xây dựng một cơ sở dữ liệu đầy đủ và chính xác về Ký hiệu Việt Nam là tiền đề cho nhiều ứng dụng hữu ích. Hệ thống này không chỉ phục vụ việc giảng dạy và học tập mà còn hỗ trợ các hoạt động dịch thuật, phiên dịch, và nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực ngôn ngữ học. Bài toán đặt ra là làm sao để thu thập, chuẩn hóa và biểu diễn tri thức một cách hiệu quả, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của xã hội.

1.1. Vai trò của ký hiệu Việt Nam trong cộng đồng 49 ký tự

Ký hiệu Việt Nam là phương tiện giao tiếp chính của người khiếm thính, cho phép họ biểu đạt ý tưởng, cảm xúc và tiếp cận thông tin. Nó không chỉ là một hệ thống cử chỉ mà còn là một ngôn ngữ hoàn chỉnh với ngữ pháp, từ vựng và cú pháp riêng. Theo thống kê của WHO năm 2000, có khoảng 250 triệu người khiếm thính trên thế giới, chiếm 4,2% dân số, việc phát triển Hệ thống dữ liệu ký hiệu có ý nghĩa nhân văn sâu sắc, giúp người khiếm thính hòa nhập và phát triển.

1.2. Sự cần thiết của Nghiên cứu khoa học về ký hiệu 55 ký tự

Nghiên cứu khoa học về ký hiệu Việt Nam đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng một hệ thống dữ liệu đầy đủ và chính xác. Nghiên cứu này bao gồm việc thu thập, phân tích và chuẩn hóa các ký hiệu, đồng thời xây dựng các thuật toán nhận dạng và dịch thuật. Việc nghiên cứu cũng giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cấu trúc và đặc điểm của ngôn ngữ ký hiệu, từ đó phát triển các phương pháp giảng dạy và học tập hiệu quả hơn. Cần có sự phối hợp giữa các nhà ngôn ngữ học, các nhà khoa học máy tính và cộng đồng người khiếm thính để đảm bảo tính chính xác và phù hợp của hệ thống.

II. Thách thức trong xây dựng Cơ Sở Dữ Liệu Ký Hiệu 60 ký tự

Việc xây dựng một Cơ sở Dữ Liệu Ký Hiệu đầy đủ và chính xác là một thách thức không nhỏ. Ký hiệu Việt Nam có tính địa phương cao, với nhiều biến thể khác nhau tùy theo vùng miền. Việc thu thập và chuẩn hóa các biến thể này đòi hỏi sự đầu tư lớn về thời gian và nguồn lực. Ngoài ra, việc biểu diễn tri thức về ký hiệu một cách hiệu quả cũng là một vấn đề nan giải. Các phương pháp biểu diễn truyền thống có thể không phù hợp với đặc điểm phi tuyến tính của ngôn ngữ ký hiệu. Cần có các phương pháp biểu diễn mới, dựa trên các công nghệ AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, để đảm bảo tính biểu cảm và dễ dàng truy vấn của Cơ sở Dữ Liệu.

2.1. Tính đa dạng vùng miền của Ký Hiệu Việt Nam 54 ký tự

Ký hiệu Việt Nam thể hiện sự đa dạng đáng kể giữa các vùng miền, tương tự như sự khác biệt về phương ngữ trong ngôn ngữ nói. Một ký hiệu có thể mang ý nghĩa khác nhau ở các địa phương khác nhau, gây khó khăn cho việc giao tiếp và chuẩn hóa. Ví dụ, cách diễn tả tính từ “màu hồng” có sự khác biệt rõ rệt giữa Hà Nội và TP.HCM. Điều này đòi hỏi một quy trình thu thập dữ liệu toàn diện, bao phủ nhiều vùng miền khác nhau, để đảm bảo tính đại diện của Cơ sở Dữ Liệu.

2.2. Yêu cầu về biểu diễn tri thức cho Thư viện số 59 ký tự

Các phương pháp biểu diễn cần dễ truy vấn, cho phép người dùng tìm kiếm ký hiệu dựa trên nhiều tiêu chí khác nhau (ví dụ: ý nghĩa, hình dáng, vị trí). Đồng thời, cần tích hợp tốt với các hệ thống khác (ví dụ: phần mềm dịch thuật, ứng dụng học tập) để tạo ra một hệ sinh thái hoàn chỉnh.

III. Phương pháp xây dựng Hệ Thống Dữ Liệu Ký Hiệu 59 ký tự

Để vượt qua những thách thức trên, Đại học Thái Nguyên đã triển khai một phương pháp tiếp cận toàn diện để xây dựng Hệ Thống Dữ Liệu Ký Hiệu. Phương pháp này kết hợp các kỹ thuật thu thập dữ liệu hiện đại, các thuật toán Machine Learning và các phương pháp biểu diễn tri thức tiên tiến. Mục tiêu là tạo ra một hệ thống dữ liệu đầy đủ, chính xác, dễ dàng truy vấn và có khả năng mở rộng. Hệ thống này sẽ là nền tảng cho nhiều ứng dụng hữu ích, phục vụ cộng đồng người khiếm thính và thúc đẩy nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực ngôn ngữ học.

3.1. Thu thập dữ liệu ký hiệu Việt Nam bằng cảm biến 58 ký tự

Một trong những phương pháp thu thập dữ liệu hiệu quả là sử dụng găng tay cảm biến. Găng tay cảm biến được trang bị các cảm biến đo độ uốn của các ngón tay và gia tốc của bàn tay. Dữ liệu từ các cảm biến này được sử dụng để tái tạo lại cử chỉ tay trong không gian ba chiều. Phương pháp này cho phép thu thập dữ liệu một cách khách quan và chính xác, đồng thời giảm thiểu sự phụ thuộc vào người quan sát. Dữ liệu thu thập được sẽ được sử dụng để huấn luyện các mô hình Machine Learning, giúp nhận dạng ký hiệu một cách tự động.

3.2. Ứng dụng Machine Learning trong nhận dạng ký hiệu 57 ký tự

Machine Learning đóng vai trò quan trọng trong việc tự động nhận dạng ký hiệu Việt Nam. Các thuật toán Machine Learning, như Deep Learning, có khả năng học các đặc trưng phức tạp của ký hiệu từ dữ liệu thu thập được. Các mô hình này có thể được huấn luyện để phân loại ký hiệu dựa trên các thuộc tính như hình dạng tay, hướng tay, và chuyển động tay. Việc ứng dụng Machine Learning giúp tăng độ chính xác và hiệu quả của hệ thống nhận dạng ký hiệu. Các mô hình phân lớp và nhận dạng ký hiệu sẽ được xây dựng dựa trên tập dữ liệu thu thập được từ găng tay cảm biến.

IV. Ứng dụng Hệ Thống Dữ Liệu Ký Hiệu trong Giáo dục 56 ký tự

Hệ Thống Dữ Liệu Ký Hiệu có tiềm năng ứng dụng to lớn trong lĩnh vực giáo dục. Hệ thống này có thể được sử dụng để tạo ra các tài liệu học tập tương tác, các phần mềm dịch thuật trực tuyến và các công cụ hỗ trợ giảng dạy cho người khiếm thính. Ngoài ra, hệ thống cũng có thể được sử dụng để nghiên cứu về ngôn ngữ ký hiệu và phát triển các phương pháp giảng dạy hiệu quả hơn. Việc ứng dụng công nghệ vào giáo dục sẽ giúp người khiếm thính tiếp cận kiến thức một cách dễ dàng hơn và nâng cao chất lượng cuộc sống.

4.1. Tạo tài liệu học tập tương tác hỗ trợ học sinh 59 ký tự

Hệ thống dữ liệu cho phép tạo ra các tài liệu học tập tương tác, hỗ trợ học sinh khiếm thính tiếp cận kiến thức một cách hiệu quả hơn. Các tài liệu này có thể bao gồm hình ảnh, video và các mô phỏng 3D của ký hiệu, giúp học sinh dễ dàng hình dung và ghi nhớ. Ngoài ra, các tài liệu này có thể được tích hợp với các công cụ dịch thuật, cho phép học sinh chuyển đổi giữa ký hiệu Việt Nam và ngôn ngữ nói một cách dễ dàng.

4.2. Phát triển phần mềm dịch thuật ký hiệu Việt Nam 59 ký tự

Hệ thống dữ liệu sẽ là nền tảng cho việc phát triển phần mềm dịch thuật ký hiệu Việt Nam. Phần mềm này có thể được sử dụng để dịch các văn bản từ ngôn ngữ nói sang ký hiệu Việt Nam và ngược lại. Phần mềm dịch thuật sẽ giúp người khiếm thính tiếp cận thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, đồng thời giúp người nghe dễ dàng giao tiếp với người khiếm thính. Phần mềm cần được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của cả người khiếm thính và người nghe, đồng thời đảm bảo tính chính xác và dễ sử dụng.

V. Kết luận và hướng phát triển Hệ Thống Ký Hiệu 56 ký tự

Nghiên cứu về Hệ Thống Dữ Liệu Ký Hiệu Việt Nam tại Đại học Thái Nguyên đã đạt được những kết quả ban đầu đầy hứa hẹn. Hệ thống đã chứng minh được khả năng thu thập, chuẩn hóa và biểu diễn tri thức về ký hiệu một cách hiệu quả. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều việc phải làm để hoàn thiện hệ thống và mở rộng phạm vi ứng dụng. Trong tương lai, nghiên cứu sẽ tập trung vào việc tích hợp các công nghệ AI tiên tiến, mở rộng cơ sở dữ liệu và phát triển các ứng dụng thực tiễn phục vụ cộng đồng.

5.1. Tích hợp AI để nâng cao hiệu quả nhận dạng 56 ký tự

Việc tích hợp các công nghệ AI tiên tiến, như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Deep Learning, sẽ giúp nâng cao hiệu quả nhận dạng và dịch thuật ký hiệu Việt Nam. Các mô hình AI có khả năng học các đặc trưng phức tạp của ký hiệu và ngữ cảnh sử dụng, từ đó cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng của hệ thống. Các thuật toán mới cũng có thể giúp phát hiện và xử lý các biến thể địa phương của ký hiệu.

5.2. Mở rộng cơ sở dữ liệu để tăng tính bao phủ 58 ký tự

Việc mở rộng cơ sở dữ liệu là một nhiệm vụ quan trọng để tăng tính bao phủ của Hệ Thống Ký Hiệu. Cần tiếp tục thu thập dữ liệu từ nhiều vùng miền khác nhau và từ nhiều người khiếm thính khác nhau để đảm bảo tính đại diện của dữ liệu. Ngoài ra, cần thu thập dữ liệu về các ký hiệu mới và các biến thể của ký hiệu hiện có để cập nhật cơ sở dữ liệu một cách thường xuyên.

Tổng quan nghiên cứu

Theo số liệu thống kê của WHO năm 2000, trên thế giới có khoảng 250 triệu người khiếm thính, chiếm 4,2% dân số toàn cầu. Khả năng nghe bị suy giảm ảnh hưởng nghiêm trọng đến khả năng giao tiếp bằng lời nói, khiến người khiếm thính gặp nhiều khó khăn trong đời sống xã hội. Để khắc phục hạn chế này, ngôn ngữ ký hiệu ra đời như một phương tiện giao tiếp đặc thù, sử dụng biểu diễn của bàn tay và cơ thể nhằm truyền tải thông tin hiệu quả. Tại Việt Nam, theo ước tính, có khoảng 2,5 triệu người khiếm thính, trong đó nhiều người chưa được tiếp cận đầy đủ các công nghệ hỗ trợ giao tiếp.

Luận văn tập trung nghiên cứu hệ thống nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam dựa trên công nghệ cảm biến găng tay điện tử và thuật toán nhận dạng sử dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo. Mục tiêu chính là xây dựng một hệ thống tự động nhận dạng các ký hiệu tay phổ biến trong ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam, nhằm hỗ trợ người khiếm thính trong giao tiếp hàng ngày. Nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn 2014-2016 tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Nguyên, với phạm vi dữ liệu thu thập từ người khiếm thính tại một số địa phương trong nước.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cải thiện khả năng giao tiếp, tăng cường sự hòa nhập xã hội cho người khiếm thính, đồng thời góp phần phát triển các sản phẩm công nghệ hỗ trợ ngôn ngữ ký hiệu tại Việt Nam. Các chỉ số hiệu quả được đánh giá dựa trên độ chính xác nhận dạng, tốc độ xử lý và khả năng ứng dụng thực tế của hệ thống.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính: lý thuyết ngôn ngữ ký hiệu và mô hình nhận dạng mẫu trong trí tuệ nhân tạo.

1. Ngôn ngữ ký hiệu (Sign Language): Là hệ thống ngôn ngữ phi ngôn ngữ sử dụng các cử chỉ tay, nét mặt và tư thế cơ thể để truyền đạt ý nghĩa. Ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam có đặc điểm riêng biệt, bao gồm các ký hiệu tay đặc trưng, hướng và hình dạng bàn tay, cũng như các biểu cảm khuôn mặt đi kèm.

2. Mô hình nhận dạng mẫu (Pattern Recognition): Áp dụng các thuật toán học máy, đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN) để phân loại và nhận dạng các mẫu dữ liệu cảm biến thu thập từ găng tay điện tử. Mạng nơ-ron được huấn luyện để phân biệt các ký hiệu dựa trên dữ liệu đầu vào đa chiều.

Các khái niệm chính bao gồm: cảm biến gia tốc (accelerometer), cảm biến uốn (flex sensor), thuật toán Dynamic Time Warping (DTW) để so sánh chuỗi dữ liệu, và kỹ thuật xử lý tín hiệu số.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là các tín hiệu cảm biến thu thập từ găng tay điện tử ADXL345 và cảm biến uốn gắn trên các ngón tay của người khiếm thính. Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 17 điểm cảm biến trên bàn tay, thu thập dữ liệu từ khoảng 30 người khiếm thính tại một số địa phương Việt Nam trong giai đoạn 2014-2016.

Phương pháp chọn mẫu là phương pháp thuận tiện, tập trung vào nhóm người khiếm thính có khả năng sử dụng găng tay điện tử và tham gia huấn luyện hệ thống. Dữ liệu thu thập được xử lý qua các bước: tiền xử lý, chuẩn hóa, phân loại và nhận dạng bằng mạng nơ-ron nhân tạo.

Timeline nghiên cứu gồm ba giai đoạn chính: khảo sát và thu thập dữ liệu (6 tháng), xây dựng mô hình và huấn luyện mạng nơ-ron (12 tháng), đánh giá và hoàn thiện hệ thống (6 tháng).

Phân tích dữ liệu sử dụng các công cụ thống kê mô tả, đánh giá độ chính xác nhận dạng qua tỷ lệ phần trăm nhận dạng đúng, và so sánh hiệu suất với các phương pháp truyền thống.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Độ chính xác nhận dạng cao: Hệ thống nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam đạt độ chính xác trung bình khoảng 92% trên tập dữ liệu thử nghiệm, vượt trội so với các phương pháp nhận dạng thủ công truyền thống chỉ đạt khoảng 75-80%.

2. Tốc độ xử lý nhanh: Thời gian nhận dạng trung bình cho một ký hiệu là dưới 0,5 giây, đáp ứng yêu cầu thời gian thực trong giao tiếp hàng ngày.

3. Khả năng phân biệt đa dạng ký hiệu: Hệ thống có thể nhận dạng chính xác hơn 30 ký hiệu tay phổ biến, bao gồm các ký hiệu có hình dạng và hướng phức tạp, với tỷ lệ nhầm lẫn dưới 5%.

4. Ứng dụng thực tế hiệu quả: Qua khảo sát người dùng, hơn 85% người khiếm thính đánh giá hệ thống giúp cải thiện khả năng giao tiếp và cảm thấy tự tin hơn khi sử dụng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của độ chính xác cao là do việc sử dụng cảm biến đa chiều (gia tốc và uốn) kết hợp với thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng học sâu và phân loại chính xác các mẫu dữ liệu phức tạp. So với các nghiên cứu trước đây chỉ sử dụng cảm biến đơn hoặc thuật toán đơn giản, hệ thống này cho thấy sự cải tiến rõ rệt.

Kết quả cũng phù hợp với các nghiên cứu quốc tế về nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu sử dụng công nghệ cảm biến găng tay, tuy nhiên điểm khác biệt là hệ thống được thiết kế phù hợp với đặc thù ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam, bao gồm các ký hiệu riêng biệt và cách biểu diễn đặc trưng.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ độ chính xác nhận dạng theo từng ký hiệu, bảng so sánh hiệu suất với các phương pháp khác, và biểu đồ khảo sát mức độ hài lòng của người dùng.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Phát triển phần mềm nhận dạng đa nền tảng: Xây dựng ứng dụng trên điện thoại thông minh và máy tính bảng để mở rộng phạm vi sử dụng, tăng target metric về số lượng người dùng lên 10.000 trong vòng 12 tháng. Chủ thể thực hiện: nhóm phát triển phần mềm của trường đại học phối hợp với doanh nghiệp công nghệ.

2. Mở rộng bộ dữ liệu ký hiệu: Thu thập và bổ sung thêm các ký hiệu phức tạp và vùng miền khác nhau nhằm nâng cao độ chính xác nhận dạng lên 95% trong 18 tháng tới. Chủ thể thực hiện: nhóm nghiên cứu và cộng đồng người khiếm thính.

3. Tăng cường đào tạo và phổ biến công nghệ: Tổ chức các khóa đào tạo sử dụng hệ thống cho người khiếm thính và giáo viên dạy ngôn ngữ ký hiệu, nhằm nâng cao khả năng ứng dụng thực tế. Mục tiêu đào tạo 500 người trong 1 năm. Chủ thể thực hiện: trung tâm hỗ trợ người khiếm thính và các tổ chức xã hội.

4. Nghiên cứu tích hợp công nghệ nhận dạng giọng nói và ký hiệu: Phát triển hệ thống đa phương thức hỗ trợ giao tiếp toàn diện, hướng tới mục tiêu giảm thiểu rào cản giao tiếp cho người khiếm thính. Thời gian nghiên cứu dự kiến 24 tháng. Chủ thể thực hiện: viện nghiên cứu công nghệ và trường đại học.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Người khiếm thính và gia đình: Nắm bắt công nghệ hỗ trợ giao tiếp, cải thiện chất lượng cuộc sống và khả năng hòa nhập xã hội.

2. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo: Tham khảo phương pháp thu thập dữ liệu cảm biến, mô hình mạng nơ-ron và ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực nhận dạng mẫu.

3. Các tổ chức hỗ trợ người khuyết tật: Áp dụng hệ thống vào các chương trình đào tạo, hỗ trợ giao tiếp cho người khiếm thính.

4. Doanh nghiệp phát triển thiết bị hỗ trợ giao tiếp: Tham khảo thiết kế phần cứng găng tay điện tử và thuật toán nhận dạng để phát triển sản phẩm thương mại.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam hoạt động như thế nào?
   Hệ thống sử dụng găng tay điện tử trang bị cảm biến gia tốc và cảm biến uốn để thu thập dữ liệu chuyển động và hình dạng bàn tay. Dữ liệu này được xử lý qua mạng nơ-ron nhân tạo để phân loại và nhận dạng ký hiệu tay tương ứng.

2. Độ chính xác của hệ thống có đảm bảo trong thực tế không?
   Theo kết quả thử nghiệm, hệ thống đạt độ chính xác khoảng 92%, phù hợp với yêu cầu giao tiếp hàng ngày. Tuy nhiên, độ chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào điều kiện sử dụng và sự đa dạng của ký hiệu.

3. Hệ thống có thể nhận dạng bao nhiêu ký hiệu?
   Hiện tại, hệ thống có khả năng nhận dạng hơn 30 ký hiệu tay phổ biến trong ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam, bao gồm các ký hiệu có hình dạng và hướng phức tạp.

4. Người khiếm thính có dễ dàng sử dụng hệ thống không?
   Hệ thống được thiết kế thân thiện, găng tay nhẹ và dễ đeo, phần mềm trực quan giúp người dùng nhanh chóng làm quen và sử dụng hiệu quả.

5. Hệ thống có thể ứng dụng trong giáo dục và đào tạo không?
   Có, hệ thống hỗ trợ việc học và giảng dạy ngôn ngữ ký hiệu, giúp giáo viên và học sinh tương tác hiệu quả hơn, đồng thời nâng cao khả năng giao tiếp của người khiếm thính.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công hệ thống nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu Việt Nam dựa trên găng tay điện tử và mạng nơ-ron nhân tạo với độ chính xác trên 90%.
• Hệ thống đáp ứng yêu cầu thời gian thực, hỗ trợ giao tiếp hiệu quả cho người khiếm thính.
• Nghiên cứu góp phần phát triển công nghệ hỗ trợ người khuyết tật tại Việt Nam, mở ra hướng ứng dụng rộng rãi trong giáo dục và đời sống.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng bộ dữ liệu, phát triển phần mềm đa nền tảng và tích hợp đa phương thức giao tiếp.
• Kêu gọi các tổ chức, doanh nghiệp và cộng đồng người khiếm thính cùng hợp tác để hoàn thiện và phổ biến hệ thống, nâng cao chất lượng cuộc sống cho người khiếm thính.